โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแยกแยะเป้าหมายของแอนติบอดีได้

การศึกษาใหม่แสดงให้เห็นว่าเป็นไปได้ที่จะใช้ลำดับพันธุกรรมของแอนติบอดีของบุคคลเพื่อทำนายว่าแอนติบอดีเหล่านั้นจะมุ่งเป้าไปที่เชื้อโรคชนิดใด วิธีการใหม่นี้ประสบความสำเร็จในการแยกความแตกต่างระหว่างแอนติบอดีต่อไข้หวัดใหญ่ นักวิทยาศาสตร์ควรจะสามารถคาดการณ์ได้ไม่เพียงแค่ไวรัสที่แอนติบอดีจะโจมตี แต่ยังมีลักษณะของเชื้อโรคที่แอนติบอดีจับด้วย

ตัวอย่างเช่น แอนติบอดีอาจเกาะกับส่วนต่างๆ ของสไปค์โปรตีนบนไวรัส SARS-CoV-2 การรู้สิ่งนี้จะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถทำนายความแข็งแกร่งของการป้องกันภูมิคุ้มกันของบุคคลได้ เนื่องจากเป้าหมายของเชื้อโรคบางชนิดมีความเสี่ยงมากกว่าเป้าหมายอื่นๆ แนวทางใหม่นี้เกิดขึ้นได้จากข้อมูลมากมายที่เกี่ยวข้องกับแอนติบอดีต่อต้าน SARS-CoV-2 นักวิทยาศาสตร์ได้ค้นพบแอนติบอดีต่อต้านไวรัสไข้หวัดใหญ่ประมาณ 5,000 ตัว แต่ในเวลาเพียงสองปี ผู้คนสามารถระบุแอนติบอดี้สำหรับโควิด-19 ได้ 8,000 ชนิด นี่เป็นโอกาสที่ไม่เคยมีมาก่อนในการศึกษาว่าแอนติบอดีทำงานอย่างไรและเพื่อทำการทำนายแบบนี้